广西右江水利开发有限责任公司
Published:2026
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杨春安, 卢学良. 基于自适应深度强化学习的水电站巡检机器人路径规划[J]. 2026, 54(3): 7-12.
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杨春安, 卢学良. 基于自适应深度强化学习的水电站巡检机器人路径规划[J]. 2026, 54(3): 7-12. DOI: 10.16109/j.cnki.jldl.2026.03.012.
当前巡检机器人已广泛应用于水电站设备巡检,为解决机器人巡检路径规划过程中设备巡检优先级和电量约束等复杂时空耦合问题,将多个巡检机器人巡检路径规划构建为多智能体马尔科夫决策过程,提出一种基于自适应奖励函数-多智能体深度强化学习的多巡检机器人路径规划方法。该方法以巡检机器人能耗与巡检耗时最小为目标,利用多智能体有序决策生成机制和多方案并行运行架构解决路径规划过程中的高维决策问题;此外,在所提方法中引入了自适应奖励函数机制,引导巡检机器人根据电量情况优先巡视重要设备,从而提升巡检效率。以某大型水电站为例验证所提方法能够降低能耗和巡检耗时。
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